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Overdiagnosis of COPD in Subjects With Unobstructed Spirometry
Lea Sator, Andreas Horner, Michael Studnicka, Bernd Lamprecht, Bernhard Kaiser, Mary Ann McBurnie, A. Sonia Buist, Luisa Gnatiuc, David M. Mannino, Christer Janson, Eric Bateman, Peter Burney, Nanshan Zhong, Shengming Liu, Jiachun Lü, Pixin Ran, Dali Wang, Jingping Zheng, Yumin Zhou, Ali Kocabaş, Attila Hancioglu, İsmail Hanta, Sedat Kuleci, Ahmet Sinan Türkyılmaz, Sema Umut, Turgay Ünalan, Torkil Dawes, Anamika Jithoo, Desiree Adams, Edward L. Barnes, Jasper Freeman, Anton Hayes, Sipho Hlengwa, Christine Johannisen, Mariana Koopman, Innocentia Louw, Ina Ludick, Alta Olckers, Johanna Ryck, Janita Storbeck, Þórarinn Gíslason, Bryndis Benedikdtsdottir, Kristin Jörundsdottir, Lovisa Gudmundsdottir, Sigrún Gudmundsdóttir, Gunnar Gundmundsson, Ewa Niżankowska‐Mogilnicka, Jakub Frey, Rafał Harat, Filip Mejza, Paweł Nastałek, Andrzej Pająk, Wojciech Skucha, Andrzej Szczeklik, Magda Twardowska, Tobias Welte, Isabelle Bodemann, Henning Geldmacher, Alexandra Schweda-Linow, Amund Gulsvik, Tina Endresen, Lene Svendsen, Wan C. Tan, Wen Wang, John Cain, Rebecca L. Copeland, Dana Hazen, Jennifer Methvin, Renato B. Dantes, Lourdes Amarillo, Lakan U. Berratio, Lenora Fernandez, Norberto A. Francisco, Gerard S. Garcia, Teresita S. de Guia, Luisito F. Idolor, Sullian S. Naval, Thessa Reyes, Camilo C. Roa, Ma. Flordeliza Sanchez, Leander P. Simpao, Christine Jenkins, Guy B. Marks, Taylor Bird, Paola Espinel, Kate Hardaker, Brett G. Toelle, Caron Amor, James Potts, Michael Tumilty, Fiona McLean, Emiel F.�M. Wouters, Geertjan Wesseling, Cristina Bárbara, Fátima Rodrigues, Hermínia Brites Dias, João Cardoso, João Almeida, Maria João Matos, Paula Simão, Moutinho Santos, Reis Ferreira, Inga Sif Ólafsdóttir, Katarina Nisser, Ulrike Spetz-Nyström, Gunilla Hägg, Gun-Marie Lund, Rain Jögi, Hendrik Laja, Katrin Ulst, Vappu Zobel, Toomas-Julius Lill, Parvaiz A Koul, Sajjad Malik, Nissar A. Hakim, Umar Hafiz Khan, Rohini Chowgule, Vasant Shetye, Jonelle Raphael, Rosel Almeda, Mahesh Tawde, Rafiq Tadvi, Sunil Katkar, Milind Kadam, Rupesh Dhanawade, Umesh Ghurup, Imed Harrabi, Meriam Denguezli, Zouhaïr Tabka, Hager Daldoul, Zaki Boukheroufa, Firas Chouikha, Wahbi Belhaj Khalifa, Fernando Ayuyao, Cecil Z. Tady, Daniel T. Tan, Sylvia Banal-Yang, Vincent M. Balanag, Maria Teresita N. Reyes, Sanjay Juvekar, Siddhi Hirve, Somnath Sambhudas, Bharat Chaidhary, Meera Tambe, Savita Pingale, Arati Umap, Archana Umap, Nitin Shelar, Sampada Devchakke, Sharda Chaudhary, Suvarna Bondre, Savita Walke, Ashleshsa Gawhane, Anil Sapkal, Rupali Argade, Vijay Gaikwad, Sundeep Salvi, Bill Brashier, Jyoti Londhe, Sapna Madas, Daniel Obaseki, Gregory E. Erhabor, Olayemi Awopeju, Olufemi Adewole
Notice bibliographique
RevueCHEST Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of Cape TownUppsala UniversitetUniversity of British ColumbiaLandspítali HáskólasjúkrahúsSouth African Thoracic SocietySouth African Medical Research CouncilInternational Development Research CentreWellcome TrustParacelsus Medizinische PrivatuniversitätBoehringer IngelheimMedizinischen Hochschule HannoverEli Lilly and CompanyAstraZenecaChiesi FarmaceuticiTakeda Pharmaceutical CompanyUniversity of KentuckyEuropean Respiratory SocietyAmerican Thoracic SocietyPfizerGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineOverdiagnosisCOPDSpirometryAsthmaPopulationInternal medicineWheezePhysical therapy
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,999
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations73
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon